本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
2021/3/18 10:35:03
9.13MB
1
基于相机的2D特征跟踪这是功能跟踪模块，用于评估自动车辆碰撞检测系统的各种检测器/描述符组合。
该项目包括四个部分：加载图像，设置数据结构并将所有内容放入环形缓冲区以优化内存负载。
集成了几个关键点检测器，例如HARRIS，FAST，BRISK和SIFT，并就关键点数量和速度进行了比较。
使用蛮力以及FLANN方法提取和匹配描述符。
以不同的组合测试各种算法，并就某些功能指标进行比较。
本地运行的依赖项cmake＞=2.8所有操作系统：make＞=4.1（Linux，Mac），3.81（Windows）Linux：大多数Linux发行版默认都安装了makeMac：Windows：OpenCV＞=4.1必须使用-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ONcmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。
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该项目包括四个部分：加载图像，设置数据结构并将所有内容放入环形缓冲区以优化内存负载。
集成了几个关键点检测器，例如HARRIS，FAST，BRISK和SIFT，并就关键点数量和速度进行了比较。
使用蛮力以及FLANN方法提取和匹配描述符。
以不同的组合测试各种算法，并就某些功能指标进行比较。
本地运行的依赖项cmake＞=2.8所有操作系统：make＞=4.1（Linux，Mac），3.81（Windows）Linux：大多数Linux发行版默认都安装了makeMac：Windows：OpenCV＞=4.1必须使用-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ONcmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。
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2017/8/3 20:02:28
3.9MB
1
使用了RobHess的sift库。
编译环境：vc6.0需安装opencv1.0，gsl1.8，及opengl库
编译环境：vc6.0需安装opencv1.0，gsl1.8，及opengl库
2018/3/27 12:55:54
6.48MB
1
采用SIFT和RANSAC算法完成特征点的婚配和筛选，并求出物体的变换矩阵，通过变换矩阵计算出物体的边界。
2018/6/1 19:44:38
17.87MB
1
sift特征点检测及图像拼接，matlab7.0实现的，我从别人那里整过来的，测试的话，用在matlab里面直接调用match('b1.jpg','b2.jpg')即可，我测试成功，里面也有阐明文档，为了科研，共享，希望大家有好的代码都0分共享，与己方便，与人方便，中国科研才会发展更迅速
2022/9/8 7:34:43
433KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB